Advertisement

Python日记Day18：Pandas的Excel绘图功能

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
本篇日记介绍了如何使用Python中的Pandas库来读取和处理Excel数据，并在此基础上利用其强大的绘图功能进行数据分析与可视化。 利用pandas和pyplot进行数据可视化。 柱图的绘制 1. 柱状图： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt stu = pd.read_excel(C:/Temp/stu.xlsx) stu.sort_values(by=Total_grades, inplace=True, ascending=False) stu.plot.bar(x=Name, y=Total_grades, color=b) ``` 注意：代码中读取的Excel文件路径应根据实际情况进行修改。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python日记Day18：Pandas的Excel绘图功能
    优质
    本篇日记介绍了如何使用Python中的Pandas库来读取和处理Excel数据，并在此基础上利用其强大的绘图功能进行数据分析与可视化。 利用pandas和pyplot进行数据可视化。 柱图的绘制 1. 柱状图： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt stu = pd.read_excel(C:/Temp/stu.xlsx) stu.sort_values(by=Total_grades, inplace=True, ascending=False) stu.plot.bar(x=Name, y=Total_grades, color=b) ``` 注意：代码中读取的Excel文件路径应根据实际情况进行修改。
     
  • Python日常记账本的PySide6源代码，具备快速查询和绘图功能
    优质
    这是一个基于Python和PySide6开发的日记得分应用的开源项目，提供便捷的记账、数据可视化以及高效的数据查询等功能。 Python日常记账本源代码采用PySide6（Qt for Python 6）开发而成，界面简洁且功能强大，支持保存文件、快速查询及绘制图表等功能，是个人日常记账的理想工具。该程序具备账目查询、账本编辑、添加/删除记录、撤销/重做操作以及统计数据和生成图表等实用特性。
     
  • Python pandas常用功能详解
    优质
    《Python pandas常用功能详解》是一份全面介绍pandas库中关键特性和操作技巧的手册，适用于数据分析和处理。 本段落主要介绍了Python pandas常用函数的详细内容，觉得还是很有参考价值的。有需要的朋友可以参考一下。
     
  • pandas-multiprocess：具备多进程处理Pandas DataFrame功能的Python库
    优质
    Pandas-Multiprocess 是一个专为加速Pandas DataFrame操作设计的Python库，通过引入多进程技术显著提高数据处理效率。 熊猫多进程是一个用于处理Pandas DataFrame的Python包，利用了多处理功能。 安装方法： ``` pip install pandas-multiprocess ``` 例子： 导入该库： ```python from pandas_multiprocess import multi_process ``` 定义一个函数来处理Pandas DataFrame中的每一行。这个函数必须将`pandas.Series`作为其第一个位置参数，并返回`pandas.Series`或`pandas.Series`的列表。 此外，可以为该函数定义其他参数，这些参数的值将在调用 `multi_process()` 时传递。这里使用了**args来代表其他的参数。 ```python def func(data_row, **args): # data_row (pd.Series): a row of a panda Dataframe ``` 注意：这个例子中的`data_row`是Pandas DataFrame中的一行，类型为 `pandas.Series`。
     
  • NCTOOLBOX-20140414-BETA（新增Excel导出和绘图功能）
    优质
    NCTOOLBOX是一款强大的数据分析工具包，此次发布的Beta版更新加入了Excel数据导出及高级绘图功能，助力用户更高效地处理与可视化数据。 在nctoolbox-nctoolbox-20140414-beta工具箱中添加了readfile.m函数。该函数用于读取气象数据，并将其导出为Excel文件，同时绘制相应的图表。
     
  • 使用Python和Pandas库计算Excel中日期差异的方法
    优质
    本文章详细介绍了如何运用Python编程语言结合Pandas库来处理Excel文件中的数据，特别关注于计算两个日期单元格之间的差值。通过此教程，读者可以掌握高效解析与分析时间序列数据的技巧。 这篇博文介绍了如何使用Python的pandas库来计算数据中的日期差值。详情可以参考该文章的内容。
     
  • MATLAB绘图功能
    优质
    MATLAB是一款强大的科学计算软件，其绘图功能支持二维、三维图形绘制及动画制作，便于用户直观展示数据和算法结果。 ### Matlab Graphics 绘图知识点详解 #### 一、Matlab Graphics 概述 - **版本说明**：本段落档介绍的是MATLAB R2012a版本中的图形绘制功能。MATLAB是一款广泛应用于科学计算、算法开发及数据分析领域的高级编程语言与交互式环境。 - **文档内容**：该文档详细介绍了如何在MATLAB中使用图形功能来创建各种类型的图表和可视化数据的方法。尽管文档是英文版，但其中的专业术语并不多，通过结合实际操作，学习者能够轻松掌握相关内容。 #### 二、关键知识点解析 ##### 1. 如何联系MathWorks - 新用户组：可以通过相关论坛获取帮助。 - 技术支持：遇到技术问题时可以寻求官方技术支持。 - 产品改进建议：向官方提供反馈以改进软件功能。 - 报告bug：发现程序错误后，及时报告给开发团队以便修复。 - 文档错误报告：如果在使用文档中发现了任何不准确或遗漏的信息，请告知开发者进行修正。 - 订单状态查询、许可证续订和密码重置等服务可以通过官方客服获得支持。 这些联系方式为用户提供了一个全方位的支持网络，无论是遇到技术问题还是有关于产品的疑问，都能够得到及时有效的解答。 ##### 2. 软件许可协议 - **许可协议**：用户必须按照软件许可协议中的条款来使用或复制该软件。 - **禁止擅自复制**：任何未经授权的复制行为都是被严格禁止的。 - 版权信息：版权所有 © 1984-2012 The MathWorks, Inc. 这些规定确保了用户在使用MATLAB时能够遵守相应的法律法规，同时也保护了软件开发商的权益。 ##### 3. 图形绘制基础 - **基本绘图命令**：MATLAB提供了丰富的绘图命令，例如`plot`用于绘制二维线图，`scatter`用于绘制散点图等。 - 坐标轴设置可以通过使用如 `xlim`, `ylim`, 和 `axis` 等函数来实现调整坐标范围和比例的功能。 - **图例和标签**：利用`legend`添加图例，用`xlabel`,`ylabel` 添加坐标轴标签, 使用`title` 设置图表标题。 这些基础命令是进行数据可视化不可或缺的一部分，掌握了它们就能满足大部分的基本绘图需求。 ##### 4. 高级图形功能 - **三维绘图**：使用 `surf`, `mesh` 等函数可以绘制出复杂的三维表面和网格。 - 动画制作通过循环调用绘图命令并利用`drawnow`更新图像，实现简单的动画效果。 - 图像处理方面MATLAB提供了强大的工具箱进行图像分析及处理。 这些高级功能拓展了MATLAB在图形学领域的能力，使其不仅适用于数据可视化，还能应对更为复杂的应用场景。 #### 三、总结 MATLAB R2012a版本中的图形绘制功能十分强大，不仅支持基础的二维和三维绘图，还能够进行高级的数据可视化与图像处理。通过本段落档的学习使用者可以迅速上手并利用这些工具完成科研工作中的数据展示及分析任务。同时，官方提供的多种联系方式保证了用户在使用过程中遇到任何问题都能得到及时有效的解决。
     
  • MFC 日历控件的自绘功能(Calendar)
    优质
    简介：本文详细介绍了如何在MFC（Microsoft Foundation Classes）中实现日历控件的自定义绘制功能。通过自绘技术，开发者可以灵活地设计和定制日历控件的外观与交互方式，满足特定应用需求。 鉴于项目需求，我自绘了一个日历控件，在MFC环境下实现了Calendar的自绘功能。目前还没有实现day索引的获取，这一步相对简单，可以根据需要自行添加或重新编写相关代码。
     
  • 【Matplotlib绘图】Pandas绘图和Matplotlib绘图的关系及差异
    优质
    本教程探讨了Pandas与Matplotlib在数据可视化方面的联系与区别，帮助读者理解如何利用两者特性绘制高效、美观的数据图表。 说到数据可视化绘图，人们通常会想到matplotlib库，并使用其中的axes对象调用不同的绘图方法（如`axes.plot()`）。 pandas库提供了Series、DataFrame等类型的数据结构，在进行数据分析时非常有用。这些对象同样可以直接用于绘制图表（例如通过`Series.plot()`方法）。本段落将探讨这两个库之间的关联，以及它们在绘图方面的异同。Pandas中的数据结构可以作为matplotlib绘图函数的参数使用，比如可以通过`axes.plot(Series)`来实现。 此外，还可以直接对pandas对象调用绘图方法（例如通过`Series.plot(kind=line)`）。
     
  • 日历记事本功能实现
    优质
    这款日历记事本应用旨在帮助用户高效管理日常事务与时间规划。它集成了日历和便签功能，让用户轻松记录、查看和提醒重要的日期与事项。 日历记事本采用GUI界面显示，在日历上可以添加事件。